Help: [DMS] Learned AI model과 dlib model 비교 및 테스트 - Face Detection model test

[jis0202]

🙏 Help me (author : @jis0202)

파트 / 기능

• 파트 : DMS
• 기능 : Face Detection model test

진행 상황

Test code

core = ov.runtime.Core()

image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (416, 416))
input_tensor = np.expand_dims(image, 0)

model = core.read_model(model_xml, model_bin)

ppp = ov.preprocess.PrePostProcessor(model)

ppp.input().tensor().set_shape([1, 3, 416, 416])

model = ppp.build()

compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")

print(compiled_model)

results = compiled_model.infer_new_request(input_tensor)

print(results)

Output

ConstOutput: names[boxes] shape[1,..201,5] type: f32>: array([[[-6.2413025e-01,  7.0277939e+00,  6.5044342e+01,  9.6536232e+01,
          2.2765802e-02],
        [ 0.0000000e+00,  0.0000000e+00,  0.0000000e+00,  0.0000000e+00,
          0.0000000e+00]]], dtype=float32)

아래는 데모파일로 돌린 결과 이미지 입니다.

Help

YOLOX를 이용한 Object detection(face)모델 실행 코드입니다. 모델 inferencing을 통한 bound box Output값이 위 array로 나오고 있습니다. 일반적인 확률 및 좌표로 해석하고 이미지 Crop을 해야하는데 해석 부분에서 진행이 막히고있습니다.

Expected (기대한 동작)

해당 Output을 이미지 crop을 위한 일반적인 확률과 좌표값으로 변환하고 싶습니다.

-openvino.runtime.core: https://docs.openvino.ai/2023.2/api/ie_python_api/_autosummary/openvino.runtime.Core.html

[jis0202]

해결했습니다. 감사합니다.